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公开(公告)号：CN116301026A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310065839.2
申请日：2023-01-13
Applicant: 中国建筑一局(集团)有限公司 , 中建市政工程有限公司 , 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下四旋翼无人机大机动敏捷飞行方法。本发明基于四旋翼无人机动力学的微分平坦性质设计机动性轨迹生成算法，通过minimum snap构建轨迹规划最优化函数，利用复合串级PID控制器实现了对机动性轨迹的可靠跟随。本发明还给出了一种适用于大机动敏捷飞行的四旋翼无人机硬件结构，具有轻量化、紧凑化的设计和良好的动力学对称性。本发明无需机器学习方法，仅依靠机载传感器和算力资源实现实时规划，解决了四旋翼无人机在复杂环境下实现大加速度、大姿态角的机动敏捷飞行问题，充分发挥四旋翼无人机的飞行潜力，扩展了其执行特殊任务的能力。
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公开(公告)号：CN115965673A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211472342.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国建筑一局(集团)有限公司 , 中建市政工程有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于双目视觉的集中式多机器人定位方法，以双目图像作为基本输入，使用双目视觉的SLAM算法完成集中式多机器人的定位建图。客户端接收到双目图像之后，会在跟踪线程以及局部建图线程进行客户端位姿的计算，同时将数据通过交流线程发送给服务端。服务端会开启融合检测线程，在这个线程会对客户端之间的地图进行匹配融合，融合完成之后会进行全局的优化，得到全局一致的客户端位姿。本发明解决了单目集中式多机SLAM框架中尺度不固定，鲁棒性较差，跟踪稳定性较差的问题。
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公开(公告)号：CN112232711B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011256930.5
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种针对侦察任务的多同构无人车分布式任务分配方法，涉及多智能体协同决策技术领域，能够在无人车能力有限，并且室外路况对无人车产生多维约束的情况下，每一辆无人车对所有任务进行评价，最终按照评价结果完成任务分配。包括如下步骤：初始化系统信息。加载地图，对地图进行栅格化处理。根据栅格化的地图信息和初始化的系统信息，获取环境信息和无人车自身状态，构造匹配函数；利用所构造的匹配函数，计算每一辆无人车针对所有任务的匹配度。构建无人车和任务的匹配关系。执行KM算法进行任务分配。执行任务。
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公开(公告)号：CN115134253A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210594741.1
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , G06Q10/04 , G06F17/11
Abstract: 本发明提出一种一阶加速优化的零和博弈双网决策方法，包括：步骤1，根据两个无向连接网络之间的智能体建立无向连接网络之间零和博弈问题模型，并确定非光滑双线性鞍点问题；步骤2，基于非光滑双线性鞍点问题设计进行智能体连通检测的纳什平衡状态的算法；步骤3：对所述算法形式进行变换并定义收敛速度度量函数；步骤4：求解获得非光滑双线性鞍点，并确定该非光滑双线性鞍点的纳什平衡状态。
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公开(公告)号：CN115079699A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210772428.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的人机共驾汽车的运动规划方法，属于自动驾驶的运动规划技术领域，具体说是一种基于模型预测控制的适用于多车道场景的人机共驾汽车的运动规划方法。本发明的方法中构建基于模型预测控制的运动规划问题时，构建带有约束的优化问题，用来计算未来设定时间段内的轨迹，基于改进的MPCC方法，首先，代价函数考虑：跟踪推荐路径的代价、舒适度代价、推荐速度的代价、人类输入的代价；其次是线性约束，考虑输入的约束，汽车状态的约束；最后是非线性约束，包括：与左右边界的避碰约束、侧翻约束、与其他车的碰撞约束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114756038A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210291293.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的无人机风扰模型在线风扰估计方法，在实际应用中不需要进行复杂而繁琐的风扰理论模型，而是采用数据驱动的策略，离线训练得到一组能够显示风扰特征的神经网络特征量，避免了在线更新神经网络参数的庞大计算量；利用最小二乘算法对神经网络特征量进行线性组合，可以利用在线实时反馈数据，在线调整线性组合的参数，实现自适应的估计效果。本发明方法利用多任务学习的概念，将神经网络特征作为共享层，将特征的线性组合作为顶层，将计算量庞大的神经网络特征训练过程放在线下进行，将计算量较小的最小二乘算法在线运行，既能充分利用神经网络的强大表征能力，又可以使在线计算量能够满足实时运行的要求。
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公开(公告)号：CN114637301A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210291561.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于最优仿射队形变换的多机器人动态避障装置，包括梯度跟踪模块，所述梯度跟踪模块包括梯度跟踪变量更新子模块和前馈反馈控制模块；所述梯度跟踪变量更新子模块，用于根据预设的更新律计算所述梯度跟踪变量yi，使得对于所有时间t≥t0，梯度跟踪变量和局部代价函数梯度关于构型矩阵列向量的加权和始终相等，t0表示固定时间；所述前馈反馈控制模块，基于以固定时间速度估计器输出作为前馈，仿射队形约束误差以及梯度跟踪变量作为反馈设计的控制模型，计算所述控制输入，基于所述控制输入对机器人编队进行控制。基于该装置可以保证机器人队形能够快速无误差地收敛于时变最优解轨迹。
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公开(公告)号：CN114612867A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210058857.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于BiLSTM‑CRF模型的车辆变道意图预测方法，遍历车辆的历史交通数据得到车辆变道意图的历史信息；对车辆变道意图的历史信息进行预处理，提取车辆变道意图特征；根据诱导性规则将车辆变道意图特征组成车辆变道意图特征序列；对车辆变道意图特征序列进行标注得到车辆变道意图特征的标签；对标签进行模糊化处理后，将车辆变道意图特征分为训练集和测试集；利用车辆变道意图特征的训练集及车辆变道意图特征的标签训练车辆变道意图预测模型的BiLSTM‑CRF模型；利用绝对性规则训练车辆变道意图预测模型的后置规则层；利用车辆变道意图特征的测试集测试车辆变道意图预测模型。能够解决高速公路车辆变道意图预测难以兼顾预测效果与可信可解释性的问题。
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公开(公告)号：CN113335493A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110489707.3
申请日：2021-05-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请的六杆张拉整体框架及抗冲击无人机，通过包括六根刚性压杆和二十四根弹性索，每根刚性压杆的两个端点分别引出四根弹性索，所述每个端点的四根弹性索分别与距离该端点最近的四个端点相连接，六根刚性压杆平均分为三组，在空间位置上，三组刚性压杆中的任意两组刚性压杆相互垂直，每一组内的两根刚性压杆相互平行。本结构质量轻且能够提供高强度的抗冲击能力，在保护无人机机械结构的同时减少对无人机续航能力的影响，本无人机能够在空中飞行且能在地面进行有序可控的滚动及能够在摔落之后再次起飞。
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